"湖仓一体:大数据架构新概念深度解析"
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更新于2024-03-07
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20年的大数据领域发展经历了许多变与不变。数据保持高速增长是其中一个核心要素,不论是从5V的角度看还是从阿里巴巴经济体这样的重度使用大数据的公司来看,数据规模都在不断增长。在这个过程中,数据湖和数据仓库的对比争论也在不断,有人说数据湖是下一代大数据平台,而一些云厂商也在提出自己的数据湖解决方案,同时一些云数仓产品也在增加和数据湖联动的特性。但两者之间到底存在怎样的区别,是技术路线之争?还是数据管理方式之争?亦或是可以和谐共存,甚至互为补充?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,对数据湖和数据仓库的发展历程进行了深入剖析,并提出了湖仓一体的新方向。而基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案,也在逐渐被介绍和推广。
在20年的发展过程中,大数据领域经历了不少变化。从数据保持高速增长这一角度来看,大数据领域的数据规模持续扩大,对于像阿里巴巴这样的大型公司来说,大数据领域的发展也是一个重要的战略方向。数据湖与数据仓库的对比与争论也是在这样的大背景下出现的,数据湖被一些人视为下一代大数据平台,云厂商也在推出不同的数据湖解决方案。同时,一些云数仓产品也在增加与数据湖的联动特性,这使得数据湖和数据仓库之间的关系变得更加复杂。
但究竟数据湖和数据仓库之间的区别是什么?是技术路线的不同?还是数据管理方式的不同?甚至可以和谐共存,互为补充?作者深入参与了阿里巴巴大数据/数据中台领域的建设,对数据湖和数据仓库的发展历程有着深入的了解。通过从历史的角度对两者的来龙去脉进行剖析,作者提出了湖仓一体的新方向。基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案,也为行业带来了新的解决方案。
综上所述,在大数据领域20年的发展中,数据保持高速增长是核心要素之一。数据湖与数据仓库的对比与争论也是在这个背景下出现的。作者通过对两者的深入剖析,提出了湖仓一体的新方向,为大数据领域的发展带来了新的思路和解决方案。阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案也为行业带来了新的发展机遇。
2022-06-21 上传
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jane9872
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